多语言处理

研究人员开发了AI_LectureNote后处理工作流，可将韩英医学讲座的语音转写文本中的拉丁字母医学术语还原，但研究发现术语还原并不保证语义准确性，存在语义漂移现象。

研究提出一种创新的词汇表移植方法，通过替换解码器词汇表为原生孟加拉语词汇，显著降低轻量语音识别模型在非拉丁语系语言上的自回归崩溃风险。

研究人员推出首个评估大语言模型处理罗马化印度语-英语混合指令的基准Indi-RomCoM，发现现有模型在混合语言任务中表现显著下降。

研究团队提出了一种结构保持型多语言文档翻译框架，通过整合布局感知OCR与大模型翻译技术，在转换语言的同时完整保留原始文档的格式与层级结构。